- OplossingenVier soorten maatwerkVraag voorspellen, systemen koppelen, systemen op maat en het handwerk eruit.Bekijk alles
- Cases
- Kennisbank
- Contact
Orders, voorraad en planning voorspellen, zonder eigen data-team.
Een planning die in één hoofd zit, een Excel naast het ERP. Wij bouwen voorspellingen op de eigen orders en verkoop, vergeleken met de methode die er nu draait, en gaan alleen door als de verbetering in de cijfers staat. Bij een groothandel hoeft niemand ruim 3.300 van de 5.017 ordermails nog over te typen. Seniors die zelf bouwen, zonder bureau-overhead.
Liever meteen praten? Plan een kennismaking
- 2 van de 3Ordermails bij een groothandel die niemand meer overtypt
- 1.500+SKU's wekelijks voorspeld in productie
- 2-4 wknVan intake tot live
- 0Systemen die vervangen moeten worden
Direct een solution architect aan tafel.
Bij Stratalytic zit de solution architect aan tafel die de voorspellingen ook bouwt, geen bank vol consultants. In 30 minuten zoeken we de voorspelling die de duurste beslissing verbetert, met een eerlijk oordeel of de data dat kan dragen.
Herkenbaar?
De planning zit in één hoofd
Inkoop, voorraad en levertijden steunen op wat één ervaren collega verwacht. Dat werkt, tot die collega er niet is of het assortiment groeit.
Wel dashboards, geen voorspellingen
Een dashboard laat zien wat er gebeurd is. De beslissingen die geld kosten of opleveren (inkoop, prijzen, klanten behouden) draaien om wat er gáát gebeuren.
Een eerdere proef is nooit in het dagelijkse werk terechtgekomen
Het scoorde mooi in een presentatie en is nooit aan de operatie geknoopt. Een berekening die geen beslissing verandert, is een kostenpost.
De Data Impact Scan
Benieuwd hoe dit er op eigen data uitziet?
Plan een kennismaking met de solution architect die het werk ook bouwt. We lopen samen de processen langs en zeggen eerlijk waar de grootste impact zit en waar niet.
30 minuten, geen verplichtingen, direct met de bouwer.
Zo werkt het, met meting op elke stap
- 01
30 minuten met de solution architect
Aan tafel zit de solution architect die de voorspellingen ook bouwt, geen tussenlaag. Samen kiezen we de voorspelling die de duurste beslissing verbetert, met een eerlijk antwoord erbij: kan de data dat dragen?
- 02
Vergelijking op eigen data, onder NDA
We draaien de voorspelling tegen een simpele rekenregel én de huidige methode op de echte historie. Per productgroep staat op papier wat er verbetert, voordat er iets vastligt.
- 03
In dagelijks gebruik, gedocumenteerd, overgedragen
Voorspelling, koppeling en automatische controles draaien naast de bestaande systemen, tegen een vaste prijs. Documentatie en overdracht inbegrepen; het team kan ermee verder zonder ons.
Waarom geen bureau of zelf iemand aannemen?
| Bureau | Zelf aannemen | Stratalytic | |
|---|---|---|---|
| Wie het werk doet | Wie er op de bank zit | Eén medewerker, áls die te vinden is | De architect uit het gesprek |
| Bewijs vooraf | Referenties en cases | CV en gesprek | Vergelijking op eigen data |
| Kosten | Partnertarief, open einde | Loonkosten + werving | Vaste prijs per traject |
| Na oplevering | Vervolgcontract | Afhankelijk van retentie | Het team kan zelf verder |
Voor het gesprek
Waarin verschilt dit van een data-science-bureau of detachering?
Bij een bureau gaat het partnertarief eroverheen en levert het team dat toevallig op de bank zit; bij detachering worden uren ingehuurd zonder resultaatafspraak. Hier bouwen de seniors het zelf, met een afgebakende scope en één criterium: de voorspelling moet de huidige methode verslaan.
We hebben geen data-team. Is dat een probleem?
Nee, dat is de gewone situatie. Wij bouwen en draaien de eerste versie en leggen op papier vast hoe het werkt, zodat het team zonder specialist verder kan. Een vacature openzetten voor een data scientist is niet nodig om te beginnen.
Hoe bewijzen jullie dat een voorspelling echt beter is?
We vergelijken elke voorspelling met een simpele rekenregel én met de methode die er nu draait, op de eigen historie, waarbij het systeem de uitkomsten van de testperiode niet vooraf kent. De uitkomst staat per productgroep op papier. Verslaat de voorspelling de huidige aanpak niet, dan is dat duidelijk vóór er een traject start.
Wat voor vraagstukken passen hier?
Voorspellen en prioriteren met de gegevens die een bedrijf al heeft: vraag en voorraad, klanten die weglopen, de juiste prijs, kwaliteitscontrole, welke aanvragen als eerste opvolging verdienen. Geen onderzoekslab-werk; wel berekeningen die een concrete beslissing in de operatie beter maken.
Wat kost het?
Een vergelijking op eigen data of een eerste proef is afgebakend; een volledig traject tot dagelijks gebruik heeft een vaste prijs na de Data Impact Scan. Een voorstel komt alleen als de besparing in uren en fouten ruim opweegt tegen de prijs. Er blijft werkende, gedocumenteerde software over.
Wat als het niet werkt?
Dan weten we dat vroeg en gratis: de vergelijking draait op een deel van de eigen data, voordat er iets gefactureerd wordt. Verslaat de voorspelling de huidige methode niet, dan volgt er geen voorstel.
Wat kost dit ons aan tijd, en is onze data goed genoeg?
Het gesprek duurt 30 minuten, daarna vragen we twee jaar historie en regelen wij de rest. Rommelige data is normaal; in de vergelijking zien we wat bruikbaar is en wat eerst opgeruimd moet worden, en dat zeggen we eerlijk, ook als het antwoord 'nog niet' is. Een nieuw systeem is niet nodig.
Belandt dit straks niet in een la, zoals zoveel proeven?
Het traject is pas klaar als de voorspelling in het dagelijkse werk draait: gekoppeld aan de systemen, met automatische controles, documentatie en overdracht. De code gaat naar het bedrijf en het team kan er zonder ons mee verder. Doorlopende ondersteuning kan, maar is nooit verplicht.